In this paper, we report our tFold framework's performance on the inter-residue contact prediction task in the 14th Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP14). Our tFold framework seamlessly combines both homologous sequences and structural decoys under an ultra-deep network architecture. Squeeze-excitation and axial attention mechanisms are employed to effectively capture inter-residue interactions. In CASP14, our best predictor achieves 41.78% in the averaged top-L precision for long-range contacts for all the 22 free-modeling (FM) targets, and ranked 1st among all the 60 participating teams. The tFold web server is now freely available at: https://drug.ai.tencent.com/console/en/tfold.

中文翻译：

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当同源序列遇到结构诱饵时：通过 CASP14 中的 tFold 进行准确的接触预测——（CASP14 接触预测的 tFold）

在本文中，我们报告了我们的tFold框架在第 14 次蛋白质结构预测关键评估 (CASP14) 中残基间接触预测任务的性能。我们的tFold框架在超深网络架构下无缝地结合了同源序列和结构诱饵。挤压激发和轴向注意机制被用来有效地捕捉残基间的相互作用。在 CASP14 中，我们最好的预测器在所有 22 个自由建模 (FM) 目标的远程接触的平均 top-L 精度上达到 41.78%，在所有 60 个参与团队中排名第一。tFold 网络服务器现已在以下网址免费提供：https://drug.ai.tencent.com/console/en/tfold。